Правило объединения свидетельств

{H} – некоторое множество гипотез

– множество возможных подмножеств из {H}

h_i ≤ H – подгипотеза H

Задается базовое распределение мер доверия на множестве

Σ m(h_i) = 1; m( ) = 0

h_i

( ) (m (H) = ) 0≤m(H)≤1

Bel(H)≡m(H) =

Pl(H)= 1 – Bel(¬H) =

Вероятностный интервал доверия к гипотезе Н [Bel (H), Pl(H)]

Правило объединения свидетельств Демпстера

свидетельства независимы

m_h (H)=

Пример

H:

H₁ – у пациента шок

H₂ – грипп

H₃ – мигрень

H₄ – менингит

Свидетельство 1 «лихорадка»

{h₁,h₂,h₄} 0.6

m₁({h₁,h₂,h₄}) = 0.6

m₁(H) = 0.4

Свидетельство 2 «рвота»

m₂({h₁,h₂,h₃}) = 0.7

m₂(H) = 0.3

m₃ – ?

m1	m2	m3
m1({h1,h2,h4}) = 0.6	m2({h1,h2,h3}) = 0.7	m3({h1,h2}) = 0.42
m1(H) = 0.4	m2({h1,h2,h3}) = 0.7	m3({h1,h2,h3}) = 0.28
m1({h1,h2,h4}) = 0.6	m2(H) = 0.3	m3({h1,h2,h4}) = 0.18
m1(H) = 0.4	m2(H) = 0.3	m3(H) = 0.12

m₄({h₄}) = 0.8

m₄(H) = 0.2

m3	m4	m5
m3({h1,h2}) = 0.42	m4({h4}) = 0.8	m5 ( ) = 0.336
m3({h1,h2,h3}) = 0.28	m4({h4}) = 0.8	m5 ( ) = 0.224
m3({h1,h2,h4}) = 0.18	m4({h4}) = 0.8	m5({h4}) = 0.144
m3(H) = 0.12	m4({h4}) = 0.8	m5({h4}) = 0.096
m3({h1,h2}) = 0.42	m4(H) = 0.2	m5({h1,h2}) = 0.084
m3({h1,h2,h3}) = 0.28	m4(H) = 0.2	m5 ({h1,h2,h3}) = 0.056
m3({h1,h2,h4}) = 0.18	m4(H) = 0.2	m5 ({h1,h2,h4}) = 0.036
m3(H) = 0.12	m4(H) = 0.2	m5 (H) = 0.024

m( ) = 0.336+0.224 = 0.56

1-0.56 = 0.44

m₅({h₄}) = = 0.545 менингит

m₅({h₁,h₂}) = 0,191

m₅ ({h₁,h₂,h₃}) = = 0,127

m₅ ({h₁,h₂,h₄}) = = 0,082

m₅ (H) = 0.055 – что-то еще

Конструирование экспертных систем.

Состав разработчиков:

• Эксперт (Э)

• Инженер знаний (ИЗ)

• Системный программист (СП)

• Лицо принимающее решение (ЛПР )

Целесообразность разработки ЭС

• Уникальность экспертов при наличии большого числа приложений

• Коммерческий, социальный эффект (востребована)

• Когда есть жесткие временные рамки или ограничение или враждебная среда

• Получение информации от эксперта по каналам связи может привести к ошибкам (неполная информация)

1. Возможность разработки ЭС

• Эксперт

• Согласование, если экспертов несколько

• Экспертные знания должны быть хорошо формализованы

п лохо формализованы

хорошо формализованы

средне формализованы

наиболее существенные

• Поиск решения должен базироваться на рассуждениях, но не только на рассуждениях здравого смысла, на действиях не должен основываться

2. Соответствие решаемой задачи методом искусственного интеллекта (ИИ)

• Символьная (качественная) информация, а не числовая (количественная)

не нужна ЭС

• Задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу

• Задача не должна быть сверхсложной